Measuring intellectual humility through situated behavior: An alternative to dispositional self-reports
Notice bibliographique
Résumé
Traditional measurement approaches assume that metacognitive features like perspective-taking, open-mindedness, or intellectual humility manifest as stable dispositions. Focusing on intellectual humility (IH)—recognizing the limits of one’s knowledge and fallibility—we proposed an alternative situated approach, testing it across diverse populations: English- and Spanish-speaking North Americans (N=633) and adults from 136 rural Honduran villages (N=2,567). Participants recalled three recent disagreements from their lives–one freely chosen, one where they were wrong, one where they were right—and reported specific epistemic behaviors (e.g., careful listening, considering others’ views) through binary-chained probes to avoid numeric rating scales. This method revealed coherence of the IH construct across cultures, while varying substantially across situations. Most variance (74-81%) occurred within (vs. between) people across situations: heightened when recalling being wrong versus right and, in Honduras, when disagreeing with higher-status partners. Situational effects also fully explained gender differences in the Honduran sample. The situated approach showed efficiency outside Western and educated contexts and helps overcome the humility paradox—when least intellectually humble overclaim their humility while more humble individuals underestimate it. We discuss how the methodological principles we apply here—focus on behavioral expression of target characteristics in specific situations (vs. self-reports of one’s abstract tendencies), sampling from actual experiences (vs. hypothetical scenarios), decomposing numerical scales into binary-chain prompts to increase accessibility across diverse populations, and explicitly modelling intra-individual variability—offers a framework for assessing other metacognitive and self-regulatory constructs across diverse populations, beyond abstract dispositional self-views dominating psychological literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».